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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110719566A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910991401.0
申请日：2019-10-18
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明属于农业机械导航定位领域，具体涉及一种基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法，包括WiFi信号发射模块、WiFi终端、聚类算法，所述的WiFi信号发射模块用于将无线信号帧发送至所述的WiFi终端，所述的WiFi终端接收WiFi信号发射模块的无线信号帧，收集所在位置信号形成信号库，所述的聚类算法对信号库中的大量无线信号帧筛选聚类质点，分析，迭代，得出所划分K个区域中各个空间区域的中心点位置，这种基于WiFi聚类算法的农机无信号下定位方法，解决作业农机在无信号条件下无法获取定位信息及运行轨迹的问题。
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公开(公告)号：CN113283287A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110369038.6
申请日：2021-04-06
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于CNN算法的玉米病害防治无人机的使用方法。选取一片种植玉米的农田，模拟出此块农田的空间图形，并通过无人机来制作路径规划，使得无人机能够按照特定路线进行巡航；无人机在巡航期间，通过图像采集设备对玉米大田的玉米叶片进行目标检测，若发现有异常的玉米叶片，通过摄像头进行图片的抓取；无人机的农药喷洒装置，根据采集图像的识别结果做出响应，通过控制不同的喷头来喷洒针对性的防治药物，实现精准防治；一次作业完成后，继续按照规划的路线进行巡航，直到将规划的路线全部走完。本发明提供的基于CNN算法的玉米病害防治无人机的使用方法具有识别速度快、准确率高、局限性较小、工作效率高的优点。
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公开(公告)号：CN113205205A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110377903.1
申请日：2021-04-08
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度森林算法的小麦赤霉病预测方法。所述基于深度森林算法的小麦赤霉病预测方法包括以下步骤：步骤S1：通过收集、整理、汇总历年的小麦赤霉病发生情况的数据库，利用特征选择算法，筛选出在小麦赤霉病发生过程中，并结合植保专家的经验，进行理论上的论证分析与修正；步骤S2：特征选择的过程中，根据小麦生长的不同时期进行分析，最后确定在小麦生长的这个过程中有关键有三个时期。本发明提供的基于深度森林算法的小麦赤霉病预测方法具有不断加以优化和修正模型，使其在时效性、可靠性上得到了巨大的提升，解放了依赖专业人士的预测，将经验与科学的预测模型相结合，在大范围内具有更高的应用价值的优点。
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公开(公告)号：CN110769387A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910991390.6
申请日：2019-10-18
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于农产品快检平台的短信预警方法，包括数据库存储模块、PHP代码模块、短信相关参数编写模块、第三方模板短信API模块，所述的数据库存储模块与所述的PHP代码模块连接，所述的PHP代码模块与所述的短信相关参数编写模块连接，所述的短信相关参数编写模块与所述的第三方模板短信API模块连接，这种基于农产品快检平台的短信预警方法，不需要登录平台就可根据短信通知获知不合格样本数据的上传，方便监管部门及时对不合格农产品进行处理，节省了人力和时间的投入。
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公开(公告)号：CN110766110A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910991203.4
申请日：2019-10-18
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明属于信息识别领域，具体涉及一种基于二维码的农药信息快速采集自动分配系统，包括用户登录端口、信息采集端口、数据保存端口，系统配备装置包括显示屏、主机、鼠标、键盘、二维码扫描仪器、桌子和数据连接线，显示屏通过电源线与外界220V电源，鼠标、键盘，通过数据连接线与主机连接；扫码仪器为活动器件，通过数据连接线与主机连接，这种基于二维码的农药信息快速采集自动分配系统，通过二维码的扫描自动获取和分配对应的有效信息，剔除无效信息，保存有效信息数据，同时提供数据的保存和查询，提高产品质量的安全性、准确性和可追溯性，也节省人力物力。
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